TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04
Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life
Hashtags
Търсене: #anaconda
@djangoproject · Post #557 · 24.01.2018 г., 05:45
http://go2.anaconda.com/eR0p1W01000NXe0lq4U2f0C Data Scientist-Tested, IT-Approved Operational Best Practices for Enterprise Data Science We know how hard you work to keep things running smoothly at your enterprise. But when it comes to enterprise data science, do you know how to give your data science team the tools they need while also keeping everything secure and stable? #Anaconda
Hashtags
@djangoproject · Post #506 · 26.11.2017 г., 21:54
Taming the #Python Visualization Jungle It’s no secret that Python has a ton of plotting libraries—but which ones should you use? And how should you go about choosing them? Many people end up sticking with whatever library they first encountered, even if there are now much better tools for the job. Join #Anaconda Co-Founder and CTO Peter Wang and Senior Solutions Architect James Bednar for a live webinar on Wednesday, November 29, at 12pm CT, as they give you some key starting points and demonstrate how to solve a range of common problems. They’ll take a workflow-oriented approach toward exploring the large ecosystem of Python viz libraries, and show you how to: http://bit.ly/2zpATx7
@djangoproject · Post #445 · 17.09.2017 г., 01:01
https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/ It can be difficult to install a #Python#machine_learning environment on some platforms. Python itself must be installed first and then there are many packages to install, and it can be confusing for beginners. In this tutorial, you will discover how to set up a Python machine learning development environment using #Anaconda.
@djangoproject · Post #465 · 16.10.2017 г., 08:17
https://goo.gl/ucbkhT #Data_Science for #Big_Data with #Anaconda Enterprise Getting Python and R’s most popular data science libraries to work on a computational cluster can be a major challenge. And in a Big Data world, surmounting this challenge is key to leveraging data science within your organization to make smart, data-driven decisions.
Hashtags
@djangoproject · Post #526 · 19.12.2017 г., 20:13
https://goo.gl/XT2vGj Anaconda Enterprise 5 new capabilities include: Integrated #data_science experience for the entire organization Collaboration and reproducibility with JupyterLab and #Anaconda Project One-click data science #deployment Scalable architecture for on-premises and cloud deployments
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags